Reduced Order Methods for Modeling and Computational Reduction
Lingua: inglese
Editore: Springer Verlag, 2013
Serie: Libro 11 di 19 - MS&A
- Rilegato
- Nuovo
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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- Titolo
- Reduced Order Methods for Modeling and Computational Reduction
- Autore
- Quarteroni, Alfio (Editor)/ Rozza, Gianluiggi (Editor)
- Editore
- Springer Verlag
- Anno di pubblicazione
- 2013
- Condizione
- Brand New
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319020897
- ISBN 13
- 9783319020891
- Peso dell'articolo
- 0,73 chilogrammi
- Serie
- Libro 11 di 19: MS&A
Several topics are covered, including: design, optimization, and control theory in real-time with applications in engineering; data assimilation, geometry registration, and parameter estimation with special attention to real-time computing in biomedical engineering and computational physics; real-time visualization of physics-based simulations in computer science; the treatment of high-dimensional problems in state space, physical space, or parameter space; the interactions between different model reduction and dimensionality reduction approaches; the development of general error estimation frameworks which take into account both model and discretization effects.
This book is primarily addressed to computational scientists interested in computational reduction techniques for large scale differential problems.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Several topics are covered, including: design, optimization, and control theory in real-time with applications in engineering; data assimilation, geometry registration, and parameter estimation with special attention to real-time computing in biomedical engineering and computational physics; real-time visualization of physics-based simulations in computer science; the treatment of high-dimensional problems in state space, physical space, or parameter space; the interactions between different model reduction and dimensionality reduction approaches; the development of general error estimation frameworks which take into account both model and discretization effects.
This book is primarily addressed to computational scientists interested in computational reduction techniques for large scale differential problems.
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